网络钓鱼网站检测评估数据集PhishingWebsiteDetectionAssessmentDataset-rashazieni
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, 网络安全, 网站检测, 机器学习, 特征工程, 风险评估, 二元分类, 数据分析
数据概述：
该数据集包含从公开渠道收集的网络钓鱼网站评估数据，记录了用于识别钓鱼网站的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态评估数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼网站，反映了普遍存在的网络安全威胁。
数据维度：数据集包含30个特征，涵盖了URL、域名、网页内容等多个方面，如：是否包含IP地址、URL长度、是否使用缩短服务、是否有@符号、重定向情况、前缀后缀使用、子域名情况、SSL证书状态、域名注册时长、Favicon使用、端口号使用、HTTPS令牌、Request URL、锚文本URL、链接标签中的链接数量、SFH、提交到邮件、异常URL、重定向、鼠标悬停事件、右键点击、弹出窗口、Iframe使用、域名年龄、DNS记录、网站流量、页面排名、谷歌索引、指向页面的链接数量、统计报告、以及最终的分类结果（Result）。
数据格式：CSV格式，文件名为Assess Dataset.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，经过特征提取和标注。该数据集适用于网络钓鱼网站检测、安全风险评估和恶意URL识别等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如钓鱼网站检测算法的开发与评估，以及不同特征对钓鱼网站识别准确率的影响分析。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于安全软件、浏览器安全插件、入侵检测系统（IDS）等产品的研发，以及网络钓鱼攻击的实时监测和防御。
决策支持：支持企业和个人用户评估网站的安全性，帮助用户识别潜在的钓鱼网站，从而保护用户免受网络钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的教学案例，用于学生进行实践操作，理解钓鱼网站的特征，并学习构建和评估检测模型。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼网站的特征，分析不同特征对检测准确率的影响，并构建有效的钓鱼网站检测模型，以提高网络安全防护水平。
